摘要：针对可重构高速串行总线(UM-BUS)的特性,提出基于UM-BUS总线的智能轮椅系统的新型体系结构,该结构在扩展性、动态容错等方面优于传统体系结构。在新型体系结构的基础上,设计了通用的硬件与软件平台。所设计的智能轮椅控制系统具有扩展便捷、高可靠以及通用性强的特点。

摘要：目前,大部分机器人通过在线编程的方式来完成预先设定的功能,但是智能化水平相对有限,无法主动学习新的任务和应对新的环境.设计一个基于语音交互和神经网络的机器人自主学习系统,一方面系统根据任务需求,利用Kinect深度传感器采集目标的颜色和深度信息进行目标的检测和特征提取,通过语音识别自动生成神经网络模型的训练样本,用于训练和更新神经网络模型;另一方面基于神经网络模型识别目标,通过自然的语音交互方式控制机器人的运动.通过仿真和真实机器人实验验证了自动训练未知事物模型的机器人学习系统的可行性,其中还对机械臂进行了坐标校正和轨迹规划,这样无论是在笛卡尔空间还是在关节空间内,机械臂都能平滑稳定地运动,保证了路径的平滑和工作的安全性.实验结果表明,基于本文设计的自主学习系统可以快速学习和完成新的任务,具有很好的扩展性,适用于不同的任务需求的应用场景.

摘要：太赫兹片上系统是一种将太赫兹产生和探测装置以及波导传输装置集成在同一基片上的设计,应用于晶体材料的共振吸收以实现对太赫兹时域光谱的探测。太赫兹产生与探测装置都由光电导天线构成,波导传输装置由微带线构成。微带线是一种能够传输高频电磁波的波导结构,但相比于自由空间波导具有高损耗和散射特性。为了研究微带线的结构参数对太赫兹波传输损耗的影响,采用模拟仿真的方法,得出了传输损耗随着传输长度和频率的增加而增加,随着微带线金属层厚度与介质层厚度的增加而减少的规律,从而证明了传输损耗的减少能够通过合理设计微带线结构来实现。

摘要：为减少农业专家评估甜菜实验植株病情需要的大量时间和精力,使评估更加客观,提出基于迁移学习的褐斑病自动识别方法。在甜菜田地中,使用架设在拖拉机上的摄像机拍摄甜菜植株的视频,随机提取视频截图交由农业专家进行评估并记录标签;对视频截图进行多次随机裁剪,和标签一起构成实验的数据集。将甜菜褐斑病病情评估建模为一个回归问题,以预训练的CaffeNet为原型,通过微调(fine-tuning)方法重新训练出新的模型解决该问题。实验结果表明,该模型对褐斑病病情的评估均方根误差达到了0.63,训练的深度卷积神经网络能够完成对甜菜褐斑病病情的评估。

摘要：UM-BUS总线单通道理论带宽可达200 Mb/s,采用16通道并发传输时,理论带宽可达400 MB/s,其测试系统需要在数据采集终端与PC之间建立不低于此带宽的通信通道。PCIe1.1采用4通道传输时理论带宽可达1 GB/s,满足了UM-BUS总线测试系统的传输带宽需求,由此设计实现了UM-BUS总线测试系统的PCIe1.1 x4链路通道的应用方案,给出了基于FPGA的PCIe总线的BMD传输方案。测试结果表明,该方案实际传输速度可达550 MB/s,满足UM-BUS总线测试系统的带宽需求。

摘要：设计出一种基于WEB的机器人交互系统构架。基于此构架,用户可用电脑或移动设备的浏览器通过网络便捷地控制机器人,而不必安装任何复杂的软件。相比之前的WEB机器人控制系统,本系统构架使用通用机器人操作系统(ROS)、跨平台服务器JAVA Servlet以及与设备平台无关的HTML5标准,使用WebSocket保证实时性和可靠性,使用WebGL获得更好的可视化;并用此构架实现了6自由度机械臂交互控制系统。结果表明,该系统具有良好的交互性和便捷性。

摘要：激光雷达点云的特征表达是激光雷达点云分类识别的基础和关键,也是当前研究的重点和热点问题。该文对激光雷达点云特征表达的研究进展进行了探索和总结。首先,分别从基于点特征和基于对象特征的对比、稀疏编码特征、多层次特征及深度学习特征四方面进行论述,阐明了各种特征的特点,并验证了基于对象特征的优势;其次,对稀疏编码特征、多层次特征和深度学习特征进行了实验分析,得到稀疏编码特征及多层次特征在点云分类识别方面的特性及优势;最后,指出了激光雷达点云特征表达研究的未来发展趋势。该文可为激光雷达点云等空间数据的识别与结构化表达提供一定的借鉴和参考,也可为环境感知、自动驾驶等应用提供一定帮助。